Using GPT-4 Turbo to Automatically Identify Defeaters in Assurance Cases
Notice bibliographique
Résumé
Assurance cases (ACs) are convincing arguments, supported by a body of evidence and aiming at demonstrating that a system will function as intended. Producers of systems can rely on assurance cases to demonstrate to regulatory authorities how they have complied with existing industrial standards (e.g., ISO 26262, DO-178C). Defeaters are arguments that challenge the effectiveness of assurance cases. Their presence in assurance cases could compromise the reliability of these assurance cases and make them inadequate for verifying a system's capabilities (e.g., safety, and security). This may lead to system failure, which could have severe outcomes, including loss of life. Therefore, identifying and mitigating defeaters is key to improving assurance cases robustness and reliability. In this paper, we focus on the identification of defeaters. Thus, we rely on GPT-4 Turbo, a Large Language Model developed by OpenAI, to automate the generation (identification) of defeaters in assurance cases. Our approach uses the Eliminative Argumentation (EA) notation to represent assurance cases. Besides, we leverage the Chain of Thought prompting technique to improve GPT-4 Turbo's reasoning capabilities. We conducted experiments on various reference assurance case fragments from the nuclear and aviation domains to evaluate the ability of GPT-4 Turbo to automatically generate defeaters. Although the quality of our experiments results is relatively moderate, the analysis of these results still provides valuable insights on the effectiveness of GPT-4 Turbo in generating defeaters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».